<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[hhgw2的博客]]></title><description><![CDATA[]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/hhgw2</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; hhgw2]]></copyright><item><title><![CDATA[cvxpy简易入门教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hhgw2/article/details/124077886</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hhgw2/article/details/124077886</guid><author>hhgw2</author><pubDate>Sun, 10 Apr 2022 16:45:36 +0800</pubDate><description><![CDATA[cvxpy入门教程]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[Python矩阵计算-Numpy]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hhgw2/article/details/122252937</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hhgw2/article/details/122252937</guid><author>hhgw2</author><pubDate>Fri, 31 Dec 2021 12:10:54 +0800</pubDate><description><![CDATA[&lt;基础向&gt;

矩阵类库numpy 的方法


Zeros，生成元素为0的矩阵

B=np.zeros((2,3))#给定元组



ones生成元素为1的矩阵

x=np.ones((2,3))



eye生成单位矩阵

X=np.eye(5)

生成一个5*5的单位阵



np.random.standard_normal((n,m))

生成n行m列，服从正太分布的随机数矩阵

如：

x=np.random.standard_normal((4,4))

np.random....]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[python可视化第一篇——基于matplotlib库]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hhgw2/article/details/121399077</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hhgw2/article/details/121399077</guid><author>hhgw2</author><pubDate>Thu, 18 Nov 2021 16:05:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[下文主要内容来自课堂讲义，由本人整理。

1. 画图前准备

1.1 pip安装pandas、numpy、plt库；

1.2中文显示问题：

win系统直接添加：


plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei']
plt.rcParams['axes.unicode_minus']=False

但是在MAC系统下中文字体显示问题报错：

Font family [‘sans-serif‘] not found.Falling back to DejaVu San.]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[探索有交易成本的环境下期权Delta对冲频次与定价效果的关系]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hhgw2/article/details/118379914</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hhgw2/article/details/118379914</guid><author>hhgw2</author><pubDate>Thu, 01 Jul 2021 10:41:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[1.理论背景



金融机构在场外市场向客户卖出期权后会面临风险管理问题。如果出售的期权刚好与交易所内的期权相同，那么这家金融机构可以在交易所买入相同的期权来对冲其风险暴露。但是如果在场外卖出的期权比较特殊，这时通过在交易所内直接购买期权对冲卖出期权的风险会比较困难。

例如，某家金融机构以330,000元卖出了一份对应100,000股无息股票半年期的欧式看涨期权，执行价格K=50元，当前股票价格S_0=49元。假设无风险利率为5%，股票价格波动率sigma=20%，根据Black-Scholes定价模型：]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[matplotlib.pyplot基本用法]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hhgw2/article/details/116426605</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hhgw2/article/details/116426605</guid><author>hhgw2</author><pubDate>Wed, 12 May 2021 17:03:50 +0800</pubDate><description><![CDATA[matplotlib.pyplot用法

基本用法

画简单的函数图像：


import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np 
x=np.linspace(-1,1,50)
y=2*x**2+1
plt.plot(x,y)
plt.show()


]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[DataFrame相关常用操作]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/hhgw2/article/details/116269885</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/hhgw2/article/details/116269885</guid><author>hhgw2</author><pubDate>Thu, 29 Apr 2021 17:23:55 +0800</pubDate><description><![CDATA[DataFrame常用操作：


]]></description><category></category></item></channel></rss>